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dreamhappy2012

分组运算 transform方法？

问、分组运算 transform方法？答：首先对消费数据集新建一列用于存放男性和女性小费的平局值。通常，先聚合运算，再将其合并。 tips.groupby('sex')['tip'].transform('mean')

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dreamhappy2012

按字典分组示例

问、按字典分组示例答：如果原始的DataFrame中的分组信息很难确定或者不存在，可以通过字典结构，定义分组的信息。通过各字母进行分组（不区分大小写），通过字典作为分组键。

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詹惠儿

_next_函数的处理对象

当执行for循环时，对于 iter() 对象的语句调用，它应该循环。如果此调用成功，则iter调用将返回定义方法的迭代器对象，__next__()该对象一次访问一个对象的元素。如果没有其他可用元素，该 __next__()方法将引发StopIteration 异常。一旦捕获到StopIteration异常，for循环就会终止。让我们 __next__()使用next（）内置函数调用该方法。

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wo56565

例子：用装饰器来实现单例模式。

from functools import wrapsdef singleton(cls): """装饰类的装饰器""" instances = {} @wraps(cls) def wrapper(*args, **kwargs): if cls not in instances: instances[cls] = cl

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wo56565

函数的使用方式

将函数视为“一等公民”函数可以赋值给变量函数可以作为函数的参数函数可以作为函数的返回值高阶函数的用法（filter、map以及它们的替代品）items1 = list(map(lambda x: x ** 2, filter(lambda x: x % 2, range(1, 10)))) items2 = [x ** 2 for x in range(1, 10) if x % 2]

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wo56565

穷举法例子：百钱百鸡和五人分鱼。

# 公鸡5元一只母鸡3元一只小鸡1元三只# 用100元买100只鸡问公鸡/母鸡/小鸡各多少只for x in range(20): for y in range(33): z = 100 - x - y if 5 * x + 3 * y + z // 3 == 100 and z % 3 == 0: print(x, y,

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wo56565

常用算法列举

穷举法 - 又称为暴力破解法，对所有的可能性进行验证，直到找到正确答案。贪婪法 - 在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择，不追求最优解，快速找到满意解。分治法 - 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题，直到可以直接求解的程度，最后将子问题的解进行合并得到原问题的解。回溯法 - 回溯法又称为试探法，按选优条件向前搜索，当搜索到某一步发现原先选

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wo56565

collections模块下的工具类

"""找出序列中出现次数最多的元素"""from collections import Counterwords = [ 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'look', 'into', 'my', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'the', 'eyes', 'not', 'around',

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wo56565

heapq、itertools等的用法

"""从列表中找出最大的或最小的N个元素堆结构(大根堆/小根堆)"""import heapqlist1 = [34, 25, 12, 99, 87, 63, 58, 78, 88, 92]list2 = [ {'name': 'IBM', 'shares': 100, 'price': 91.1}, {'name': 'AAPL', 'shares': 50, 'p

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wo56565

嵌套的列表

names = ['关羽', '张飞', '赵云', '马超', '黄忠']courses = ['语文', '数学', '英语']# 录入五个学生三门课程的成绩# 错误 - 参考http://pythontutor.com/visualize.html#mode=edit# scores = [[None] * len(courses)] * len(names)scores = [[

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wo56565

使用生成式（推导式）语法

prices = { 'AAPL': 191.88, 'GOOG': 1186.96, 'IBM': 149.24, 'ORCL': 48.44, 'ACN': 166.89, 'FB': 208.09, 'SYMC': 21.29}# 用股票价格大于100元的股票构造一个新的字典prices2 = {key: value for ke

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dreamhappy2012

GMM算法步骤？

问、GMM算法步骤？答：✓ 首先确定聚类的数量，并随机初始化每一个聚类的高斯分布参数 ✓ 通过计算每一个点属于高斯分布的概率来进行聚类。与高斯中心越近的点越有可能属于这个类 ✓ 基于上一步数据点的概率权重，通过最大似然估计的方法计算出每一类数据点最有可能属于这一聚类的高斯参数 ✓ 基于新的高斯参数，重新估计每一点归属各类的概率，重复2,3步骤直到参数不再变化收敛为止

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詹惠儿

如何计算单词频率？

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PGC123

执行老师的python代码报错

执行老师的代码报错：[root@cloud00 textdig]# python risk_analyse.py Building prefix dict from the default dictionary ...Dumping model to file cache /tmp/jieba.cacheLoading model cost 0.808 seconds.Prefix di

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PGC123

collect()方法的用法

spark 中的collect()方法的用法是什么？答：collect()方法可以将RDD或者DataFrame的数据以数组的形式全部返回，返回到驱动程序的位置。

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dreamhappy2012

通常流水线学习器的通常步骤

问、通常流水线学习器的通常步骤答：数据标准化学习器=>特征选取学习器=>执行预测的学习器除了最后一个学习器之外,所有学习器必须提供transform算法,该方法用于数据转换

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dreamhappy2012

随机梯度上升算法的引入

问、随机梯度上升算法的引入答：✓ 梯度上升算法在每次更新回归系数(最优参数)时，都需要遍历整个数据集，计算复杂度较高✓ 对算法进行改进，更新回归系数(最优参数)时，一次只用一个样本点去更新回归系数,这样就可以有效减少计算量了，这种方法就叫做随机梯度上升算法

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dreamhappy2012

最大似然估计定义：

问、最大似然估计定义：答：假定样本与样本之间相互独立，那么整个样本集生成的概率即为所有样本生成概率的乘积，并对结果取对数：其中，m为样本的总数，y(i)表示第i个样本的类别，x(i)表示第i个样本，θ是多维向量，x(i)也是多维向量满足L(θ)的最大的θ值即是我们需要求解的模型。---使用梯度上升法

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dreamhappy2012

何得到合适的参数向量θ？

问如何得到合适的参数向量θ？✓ 在已知样本x和参数θ的情况下，样本x属性为正样本(y=1)和负样本(y=0)的条件概率将两个公式合并，得单个样本属于y的概率为： y只能取0和1θ取什么值才能使p乘积的取值最大？---最大似然估计

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dreamhappy2012

Logistic回归分类器求解过程

问、Logistic回归分类器求解过程答：z是一个矩阵，θ是参数列向量(要求解的)，x是样本向量(给定的数据集)，hθ(x)给出了输出为1的概率

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